Bài giảng Toán rời rạc - Bài 4: Đồ thị - Trần Vĩnh Đức

Đồ thị Trần Vĩnh Đức HUST Ngày 24 tháng 7 năm 2018 1 / 57 Tài liệu tham khảo ▶ Norman L. Biggs, Discrete Mathematics, Oxford University Press, 2002. 2 / 57 1/26/16, 10:42 AMHồ Hoàn Kiếm đến Bách Khoa, Hai Bà Trưng - Google Maps Page 1 of 1https://www.google.com/maps/dir/Hồ+Hoàn+Kiếm,+Hàng+Trống,+Hoàfe1abd:0x22b136bcf1c08e2a!2m2!1d105.8459098!2d21.0042694!3e2 Dữ liệu bản đồ ©2016 Google 1 ki lô mét 50 p 4,1 km via Phố Huế 51 p 4,2 km via Hàng Bài 52 p 4,2 km via Bà Triệu Đi bộ 4,1 km, 50 pHồ Hoàn Kiếm đến Bách Khoa, Hai Bà Trưng 3 / 57 Nội dung Đồ thị và biểu diễn Một số đồ thị đặc biệt Đẳng cấu Bậc Đường đi và chu trình Định nghĩa Một đồ thị G là một cặp có thứ tự G = (V,E), ở đây V là một tập, còn E là tập với các phần tử là các tập con hai phần tử của V. Các phần tử của V được gọi là các đỉnh, còn các phần tử của E gọi là các cạnh của G. Ví dụ Xét đồ thị G = (V,E) trong đó V = {a, b, c, d, z} E = {{a, b}, {a, d}, {b, z}, {c, d}, {d, z}}. a z b d c 5 / 57 Định nghĩa ▶ Hai đỉnh x và y gọi là kề nhau (hay hàng xóm) nếu {x, y} là một cạnh của đồ thị. ▶ Ta biểu diễn đồ thị G = (V,E) bởi danh sách kề, trong đó mỗi đỉnh v giữ một danh sách các đỉnh kề với v. Ví dụ a z b d c a b c d z b a d a b d z c d z 6 / 57 Bài tập Có ba ngôi nhà A,B,C, mỗi ngôi nhà đều kết nối với cả ba nhà cung cấp ga, nước, và điện: G,W,E. 1. Hãy viết danh sách kề cho đồ thị biểu diễn bài toán này và vẽ nó. 2. Liệu bạn có thể vẽ đồ thị này trên mặt phẳng để không có cạnh cắt nhau không? 7 / 57 Ví dụ ▶ GS Mc Brain và vợ là bà April tới một bữa tiệc ở đó có 4 đôi vợ chồng khác. ▶ Có một vài cặp bắt tay nhau nhưng không ai bắt tay với vợ hoặc chồng mình. ▶ GS hỏi mọi người khác xem họ bắt tay bao nhiêu người và ông ấy nhận được 9 con số khác nhau. ▶ Hỏi có bao nhiêu người đã bắt tay April? 8 / 57 Nội dung Đồ thị và biểu diễn Một số đồ thị đặc biệt Đẳng cấu Bậc Đường đi và chu trình Đồ thị đầy đủ Định nghĩa Đồ thị đầy đủ gồm n đỉnh, ký hiệu là Kn là đồ thị có đúng một cạnh nối mỗi cặp đỉnh phân biệt. 10.2 Graph Terminology and Special Types of Graphs 655 EXAMPLE 5 Complete Graphs A complete graph on n vertices, denoted by Kn, is a simple graph that contains exactly one edge between each pair of distinct vertices. The graphs Kn, for n = 1, 2, 3, 4, 5, 6, are displayed in Figure 3. A simple graph for which there is at least one pair of distinct vertex not connected by an edge is called noncomplete. ▲ K1 K2 K3 K4 K5 K6 FIGURE 3 The Graphs Kn for 1 ≤ n ≤ 6. EXAMPLE 6 Cycles A cycle Cn, n ≥ 3, consists of n vertices v1, v2, . . . , vn and edges {v1, v2}, {v2, v3}, . . . , {vn−1, vn}, and {vn, v1}. The cycles C3, C4, C5, and C6 are displayed in Figure 4. ▲ C3 C4 C5 C6 FIGURE 4 The Cycles C3, C4, C5, and C6. EXAMPLE 7 Wheels We obtain a wheel Wn when we add an additional vertex to a cycle Cn, for n ≥ 3, and connect this new vertex to each of the n vertices in Cn, by new edges. The wheelsW3,W4, W5, andW6 are displayed in Figure 5. ▲ W3 W4 W5 W6 FIGURE 5 TheWheelsW3,W4,W5, andW6. EXAMPLE 8 n-Cubes Ann-dimensional hypercube, orn-cube, denoted byQn, is a graph that has vertices representing the 2n bit strings of length n. Two vertices are adjacent if and only if the bit strings that they represent differ in exactly one bit position. We displayQ1,Q2, andQ3 in Figure 6. Note that you can construct the (n+ 1)-cube Qn+1 from the n-cube Qn by making two copies ofQn, prefacing the labels on the vertices with a 0 in one copy ofQn and with a 1 in the other copy of Qn, and adding edges connecting two vertices that have labels differing only in the first bit. In Figure 6,Q3 is constructed fromQ2 by drawing two copies ofQ2 as the top and bottom faces ofQ3, adding 0 at the beginning of the label of each vertex in the bottom face and 1 at the beginning of the label of each vertex in the top face. (Here, by face we mean a face of a cube in three-dimensional space. Think of drawing the graph Q3 in three-dimensional space with copies ofQ2 as the top and bottom faces of a cube and then drawing the projection of the resulting depiction in the plane.) ▲ 10 / 57 Câu hỏi Đồ thị Kn có bao nhiêu cạnh? 11 / 57 Đồ thị vòng Định nghĩa Đồ thị vòng Cn, với n ≥ 3 là một đồ thị có n đỉnh v1, v2, . . . , vn và các cạnh {v1, v2}, {v2, v3}, · · · , {vn−1, vn}, và {vn, v1} 10.2 Graph Terminology and Special Types of Graphs 655 EXAMPLE 5 Complete Graphs A complete graph on n vertices, denoted by Kn, is a simple graph that contains exactly one edge between each pair of distinct vertices. The graphs Kn, for n = 1, 2, 3, 4, 5, 6, are displayed in Figure 3. A simple graph for which there is at least one pair of distinct vertex not connected by an edge is called noncomplete. ▲ K1 K2 K3 K4 K5 K6 FIGURE 3 The Graphs Kn for 1 ≤ n ≤ 6. EXAMPLE 6 Cycles A cycle Cn, n ≥ 3, consists of n vertices v1, v2, . . . , vn and edges {v1, v2}, {v2, v3}, . . . , {vn−1, vn}, and {vn, v1}. The cycles C3, C4, C5, and C6 are displayed in Figure 4. ▲ C3 C4 C5 C6 FIGURE 4 The Cycles C3, C4, C5, and C6. EXAMPLE 7 Wheels We obtain a wheel Wn when we add an additional vertex to a cycle Cn, for n ≥ 3, and connect this new vertex to each of the n vertices in Cn, by new edges. The wheelsW3,W4, W5, andW6 are displayed in Figure 5. ▲ W3 W4 W5 W6 FIGURE 5 TheWheelsW3,W4,W5, andW6. EXAMPLE 8 n-Cubes Ann-dimensional hypercube, orn-cube, denoted byQn, is a graph that has vertices representing the 2n bit strings of length n. Two vertices are adjacent if and only if the bit strings that they represent differ in exactly one bit position. We displayQ1,Q2, andQ3 in Figure 6. Note that you can construct the (n+ 1)-cube Qn+1 from the n-cube Qn by making two copies ofQn, prefacing the labels on the vertices with a 0 in one copy ofQn and with a 1 in the other copy of Qn, and adding edges connecting two vertices that have labels differing only in the first bit. In Figure 6,Q3 is constructed fromQ2 by drawing two copies ofQ2 as the top and bottom faces ofQ3, adding 0 at the beginning of the label of each vertex in the bottom face and 1 at the beginning of the label of each vertex in the top face. (Here, by face we mean a face of a cube in three-dimensional space. Think of drawing the graph Q3 in three-dimensional space with copies ofQ2 as the top and bottom faces of a cube and then drawing the projection of the resulting depiction in the plane.) ▲ 12 / 57 Câu hỏi Đồ thị Cn có bao nhiêu cạnh? 13 / 57 Đồ thị bánh xe Định nghĩa Khi thêm một đỉnh vào vòng Cn với n ≥ 3 và nối đỉnh này với mỗi đỉnh trong Cn bằng một cạnh mới ta sẽ nhận được đồ thị bánh xe Wn. 10.2 Graph Terminology and Special Types of Graphs 655 EXAMPLE 5 Complete Graphs A complete graph on n vertices, denoted by Kn, is a simple graph that contains exactly one edge between each pair of distinct vertices. The graphs Kn, for n = 1, 2, 3, 4, 5, 6, are displayed in Figure 3. A simple graph for which there is at least one pair of distinct vertex not connected by an edge is called noncomplete. ▲ K1 K2 K3 K4 K5 K6 FIGURE 3 The Graphs Kn for 1 ≤ n ≤ 6. EXAMPLE 6 Cycles A cycle Cn, n ≥ 3, consists of n vertices v1, v2, . . . , vn and edges {v1, v2}, {v2, v3}, . . . , {vn−1, vn}, and {vn, v1}. The cycles C3, C4, C5, and C6 are displayed in Figure 4. ▲ C3 C4 C5 C6 FIGURE 4 The Cycles C3, C4, C5, and C6. EXAMPLE 7 Wheels We obtain a wheel Wn when we add an additional vertex to a cycle Cn, for n ≥ 3, and connect this new vertex to each of the n vertices in Cn, by new edges. The wheelsW3,W4, W5, andW6 are displayed in Figure 5. ▲ W3 W4 W5 W6 FIGURE 5 TheWheelsW3,W4,W5, andW6. EXAMPLE 8 n-Cubes Ann-dimensional hypercube, orn-cube, denoted byQn, is a graph that has vertices representing the 2n bit strings of length n. Two vertices are adjacent if and only if the bit strings that they represent differ in exactly one bit position. We displayQ1,Q2, andQ3 in Figure 6. Note that you can construct the (n+ 1)-cube Qn+1 from the n-cube Qn by making two copies ofQn, prefacing the labels on the vertices with a 0 in one copy ofQn and with a 1 in the other copy of Qn, and adding edges connecting two vertices that have labels differing only in the first bit. In Figure 6,Q3 is constructed fromQ2 by drawing two copies ofQ2 as the top and bottom faces ofQ3, adding 0 at the beginning of the label of each vertex in the bottom face and 1 at the beginning of the label of each vertex in the top face. (Here, by face we mean a face of a cube in three-dimensional space. Think of drawing the graph Q3 in three-dimensional space with copies ofQ2 as the top and bottom faces of a cube and then drawing the projection of the resulting depiction in the plane.) ▲ 14 / 57 Câu hỏi Đồ thị Wn có bao nhiêu cạnh? 15 / 57 Các khối n chiều Định nghĩa Các khối n chiều, ký hiệu Qn, là các đồ thị có 2n đỉnh, mỗi đỉnh được biểu diễn bằng xâu nhị phân độ dài n. Hai đỉnh liền kề nếu và chỉ nếu các xâu nhị phân biểu diễn chúng khác nhau đúng một bit.656 10 / Graphs Q1 Q2 0 1 00 01 10 11 Q3 000 001 100 101 111110 010 011 FIGURE 6 The n-cubeQn, n = 1, 2, 3. Bipartite Graphs Sometimes a graph has the property that its vertex set can be divided into two disjoint subsets such that each edge connects a vertex in one of these subsets to a vertex in the other subset. For example, consider the graph representing marriages between men and women in a village, where each person is represented by a vertex and a marriage is represented by an edge. In this graph, each edge connects a vertex in the subset of vertices representing males and a vertex in the subset of vertices representing females. This leads us to Definition 5. DEFINITION 6 A simple graph G is called bipartite if its vertex set V can be partitioned into two disjoint sets V1 and V2 such that every edge in the graph connects a vertex in V1 and a vertex in V2 (so that no edge in G connects either two vertices in V1 or two vertices in V2). When this condition holds, we call the pair (V1, V2) a bipartition of the vertex set V of G. In Example 9 we will show that C6 is bipartite, and in Example 10 we will show that K3 is not bipartite. EXAMPLE 9 C6 is bipartite, as shown in Figure 7, because its vertex set can be partitioned into the two sets V1 = {v1, v3, v5} and V2 = {v2, v4, v6}, and every edge of C6 connects a vertex in V1 and a vertex in V2. ▲ EXAMPLE 10 K3 is not bipartite. To verify this, note that if we divide the vertex set of K3 into two disjoint sets, one of the two sets must contain two vertices. If the graph were bipartite, these two vertices could not be connected by an edge, but in K3 each vertex is connected to every other vertex by an edge. ▲ EXAMPLE 11 Are the graphs G and H displayed in Figure 8 bipartite? V1 V2v1 v3 v5 v2 v4 v6 FIGURE 7 Showing That C6 Is Bipartite. a b c e d f g G a b e d H f c FIGURE 8 The Undirected Graphs G and H . 16 / 57 Câu hỏi Đồ thị Qn có bao nhiêu cạnh? 17 / 57 Đồ thị hai phần Định nghĩa Một đồ thị được gọi là hai phần nếu tập đỉnh V có thể phân hoạch thành hai tập V1 và V2 sao cho mỗi cạnh của đồ thị nối một đỉnh của V1 tới một đỉnh của V2. 656 10 / Graphs Q1 Q2 0 1 00 01 10 11 Q3 000 001 100 101 111110 010 011 FIGURE 6 The n-cubeQn, n = 1, 2, 3. Bipartite Graphs Sometimes a graph has the property that its vertex set can be divided into two disjoint subsets such that each edge connects a vertex in one of these subsets to a vertex in the other subset. For example, consider the graph representing marriages between men and women in a village, where each person is represented by a vertex and a marriage is represented by an edge. In this graph, each edge connects a vertex in the subset of vertices representing males and a vertex in the subset of vertices representing females. This leads us to Definition 5. DEFINITION 6 A simple graph G is called bipartite if its vertex set V can be partitioned into two disjoint sets V1 and V2 such that every edge in the graph connects a vertex in V1 and a vertex in V2 (so that no edge in G connects either two vertices in V1 or two vertices in V2). When this condition holds, we call the pair (V1, V2) a bipartition of the vertex set V of G. In Example 9 we will show that C6 is bipartite, and in Example 10 we will show that K3 is not bipartite. EXAMPLE 9 C6 is bipartite, as shown in Figure 7, because its vertex set can be partitioned into the two sets V1 = {v1, v3, v5} and V2 = {v2, v4, v6}, and every edge of C6 connects a vertex in V1 and a vertex in V2. ▲ EXAMPLE 10 K3 is not bipartite. To verify this, note that if we divide the vertex set of K3 into two disjoint sets, one of the two sets must contain two vertices. If the graph were bipartite, these two vertices could not be connected by an edge, but in K3 each vertex is connected to every other vertex by an edge. ▲ EXAMPLE 11 Are the graphs G and H displayed in Figure 8 bipartite? V1 V2v1 v3 v5 v2 v4 v6 FIGURE 7 Showing That C6 Is Bipartite. a b c e d f g G a b e d H f c FIGURE 8 The Undirected Graphs G and H . 18 / 57 Câu hỏi Đồ thị nào dưới đây là đồ thị hai phần? 656 10 / Graphs Q1 Q2 0 1 00 01 10 11 Q3 000 001 100 101 111110 010 011 FIGURE 6 The n-cubeQn, n = 1, 2, 3. Bipartite Graphs Sometimes a graph has the property that its vertex set can be divided into two disjoint subsets such that each edge connects a vertex in one of these subsets to a vertex in the other subset. For example, consider the graph representing marriages between men and women in a village, where each person is represented by a vertex and a marriage is represented by an edge. In this graph, each edge connects a vertex in the subset of vertices representing males and a vertex in the subset of vertices representing females. This leads us to Definition 5. DEFINITION 6 A simple graph G is called bipartite if its vertex set V can be partitioned into two disjoint sets V1 and V2 such that every edge in the graph connects a vertex in V1 and a vertex in V2 (so that no edge in G connects either two vertices in V1 or two vertices in V2). When this condition holds, we call the pair (V1, V2) a bipartition of the vertex set V of G. In Example 9 we will show that C6 is bipartite, and in Example 10 we will show that K3 is not bipartite. EXAMPLE 9 C6 is bipartite, as shown in Figure 7, because its vertex set can be partitioned into the two sets V1 = {v1, v3, v5} and V2 = {v2, v4, v6}, and every edge of C6 connects a vertex in V1 and a vertex in V2. ▲ EXAMPLE 10 K3 is not bipartite. To verify this, note that if we divide the vertex set of K3 into two disjoint sets, one of the two sets must contain two vertices. If the graph were bipartite, these two vertices could not be connected by an edge, but in K3 each vertex is connected to every other vertex by an edge. ▲ EXAMPLE 11 Are the graphs G and H displayed in Figure 8 bipartite? V1 V2v1 v3 v5 v2 v4 v6 FIGURE 7 Showing That C6 Is Bipartite. a b c e d f g G a b e d H f c FIGURE 8 The Undirected Graphs G and H . 19 / 57 Câu hỏi Đồ thị C5 và C6 có phải là những đồ thị hai phần? 20 / 57 Đồ thị hai phần đầy đủ Định nghĩa Đồ thị hai phần đầy đủ Km,n là đồ thị có tập đỉnh được phân hoạch thành hai tập con tương ứng có m đỉnh và n đỉnh và có một cạnh nối hai đỉnh nếu có một đỉnh thuộc tập này và một đỉnh thuộc tập kia. 658 10 / Graphs EXAMPLE 13 Complete Bipartite Graphs A complete bipartite graphKm,n is a graph that has its vertex set partitioned into two subsets of m and n vertices, respectively with an edge between two vertices if and only if one vertex is in the first subset and the other vertex is in the second subset. The complete bipartite graphs K2,3, K3,3, K3,5, and K2,6 are displayed in Figure 9. ▲ K2,3 K3,3 K3,5 K2,6 FIGURE 9 Some Complete Bipartite Graphs. Bipartite Graphs and Matchings Bipartite graphs can be used to model many types of applications that involve matching the elements of one set to elements of another, as Example 14 illustrates. EXAMPLE 14 Job Assignments Suppose that there are m employees in a group and n different jobs that need to be done, where m ≥ n. Each employee is trained to do one or more of these n jobs. We would like to assign an employee to each job. To help with this task, we can use a graph to model employee capabilities. We represent each employee by a vertex and each job by a vertex. For each employee, we include an edge from that employee to all jobs that the employee has been trained to do. Note that the vertex set of this graph can be partitioned into two disjoint sets, the set of employees and the set of jobs, and each edge connects an employee to a job. Consequently, this graph is bipartite, where the bipartition is (E, J ) where E is the set of employees and J is the set of jobs. We now consider two different scenarios. First, suppose that a group has four employees: Alvarez, Berkowitz, Chen, and Davis; and suppose that four jobs need to be done to complete Project 1: requirements, architecture, implementation, and testing. Suppose that Alvarez has been trained to do requirements and testing; Berkowitz has been trained to do architecture, implementation, and testing; Chen has been trained to do requirements, architecture, and implementation; and Davis has only been trained to do requirements. We model these employee capabilities using the bipartite graph in Figure 10(a). Second, suppose that a group has second group also has four employees:Washington, Xuan, Ybarra, and Ziegler; and suppose that the same four jobs need to be done to complete Project 2 as are needed to complete Project 1. Suppose that Washington has been trained to do architecture; Xuan has been trained to do requirements, implementation, and testing;Ybarra has been trained to do architecture; and Ziegler has been trained to do requirements, architecture and testing.We model these employee capabilities using the bipartite graph in Figure 10(b). To complete Project 1, we must assign an employee to each job so that every job has an employee assigned to it, and so that no employee is assigned more than one job. We can do this by assigning Alvarez to testing, Berkowitz to implementation, Chen to architecture, and Davis to requirements, as shown in Figure 10(a) (where blue lines show this assignment of jobs). To complete Project 2, we must also assign an employee to each job so that every job has an employee assigned to it and no employee is assigned more than one job. However, this is 21 / 57 658 10 / Graphs EXAMPLE 13 Complete Bipartite Graphs A complete bipartite graphKm,n is a graph that has its vertex set partitioned into two subsets of m and n vertices, respectively with an edge between two vertices if and only if one vertex is in the first subset and the other vertex is in the second subset. The complete bipartite graphs K2,3, K3,3, K3,5, and K2,6 are displayed in Figure 9. ▲ K2,3 K3,3 K3,5 K2,6 FIGURE 9 Some Complete Bipartite Graphs. Bipartite Graphs and Matchings Bipartite graphs can be used to model many types of applications that involve matching the elements of one set to elements of another, as Example 14 illustrates. EXAMPLE 14 Job Assignments Suppose that there are m employees in a group and n different jobs that need to be done, where m ≥ n. Each employee is trained to do one or more of these n jobs. We would like to assign an employee to each job. To help with this task, we can use a graph to model employee capabilities. We represent each employee by a vertex and each job by a vertex. For each employee, we include an edge from that employee to all jobs that the employee has been trained to do. Note that the vertex set of this graph can be partitioned into two disjoint sets, the set of employees and the set of jobs, and each edge connects an employee to a job. Consequently, this graph is bipartite, where the bipartition is (E, J ) where E is the set of employees and J is the set of jobs. We now consider two different scenarios. First, suppose that a group has four employees: Alvarez, Berkowitz, Chen, and Davis; and suppose that four jobs need to be done to complete Project 1: requirements, architecture, implementation, and testing. Suppose that Alvarez has been trained to do requirements and testing; Berkowitz has been trained to do architecture, implementation, and testing; Chen has been trained to do requirements, architecture, and implementation; and Davis has only been trained to do requirements. We model these employee capabilities using the bipartite graph in Figure 10(a). Second, suppose that a group has second group also has four employees:Washington, Xuan, Ybarra, and Ziegler; and suppose that the same four jobs need to be done to complete Project 2 as are needed to complete Project 1. Suppose that Washington has been trained to do architecture; Xuan has been trained to do requirements, implementation, and testing;Ybarra has been trained to do architecture; and Ziegler has been trained to do requirements, architecture and testing.We model these employee capabilities using the bipartite graph in Figure 10(b). To complete Project 1, we must assign an employee to each job so that every job has an employee assigned to it, and so that no employee is assigned more than one job. We can do this by assigning Alvarez to testing, Berkowitz to implementation, Chen to architecture, and Davis to requirements, as shown in Figure 10(a) (where blue lines show this assignment of jobs). To complete Project 2, we must also assign an employee to each job so that every job has an employee assigned to it and no employee is assigned more than one job. However, this is 22 / 57 Câu hỏi Đồ thị Km,n có bao nhiêu cạnh? 23 / 57 Bài tập Hãy xây dựng một đồ thị với 5 đỉnh và 6 cạnh mà không chứa C3 (tam giác) nào. 24 / 57 Nội dung Đồ thị và biểu diễn Một số đồ thị đặc biệt Đẳng cấu Bậc Đường đi và chu trình Định nghĩa Hai đồ thị G1 và G2 được gọi là đẳng cấu nếu có một song ánh α từ tập đỉnh của G1 đến tập đỉnh của G2 sao cho {α(x), α(y)} là một cạnh của G1 nếu và chỉ nếu {x, y} là một cạnh của G2. Song ánh α được gọi là một đẳng cấu. 26 / 57 Ví dụ Hai đồ thị sau đây đẳng cấu với nhau và đẳng cấu α định nghĩa bởi: α(a) = t, α(b) = v, α(c) = w, α(d) = u. a b cd uv w t 27 / 57 Ví dụ Hai đồ thị sau có đẳng cấu không? a e b d c a e b d c 28 / 57 Bài tập Hãy chứng minh rằng hai đồ thị sau không đẳng cấu. 29 / 57 Nội dung Đồ thị và biểu diễn Một số đồ thị đặc biệt Đẳng cấu Bậc Đường đi và chu trình Định nghĩa Bậc của một đỉnh v trong đồ thị G = (V,E) là số cạnh của G chứa v. Ta ký hiệu deg(v) là bậc của đỉnh v. Có nghĩa rằng deg(v) = |Dv| với Dv = {e ∈ E | v ∈ e }. Ví dụ a z b d c đỉnh deg a 2 b 2 c 1 d 3 z 2 31 / 57 Định lý Tổng các bậc deg(v), lấy trên mọi đỉnh v của đồ thị G = (V,E), bằng hai lần số cạnh: ∑ v∈V deg(v) = 2|E|. Ví dụ a z b d c đỉnh thuộc vào cạnh a {a, b}, {a, d} b {a, b}, {b, z} c {c, d} d {a, d}, {c, d}, {d, z} z {b, z}, {d, z} 32 / 57 Một đỉnh của đồ thị G là lẻ nếu bậc của nó là lẻ, và là chẵn nếu bậc của nó là chẵn. Hệ quả Số đỉnh lẻ của đồ thị là số chẵn. Chứng minh. ∑ v∈Vlẻ deg(v) + ∑ v∈Vchẵn deg(v) = 2|E| 33 / 57 Bậc và đẳng cấu ▶ Nếu α : V1 → V2 là một đẳng cấu giữa G1 và G2 và α(v) = w, vậy deg(v) = deg(w). Tại sao? ▶ Nếu trong G1 có đỉnh x với deg(x) = δ0 và trong G2 không có đỉnh nào có bậc δ0, vậy thì G1 và G2 không đẳng cấu. 34 / 57 Bài tập Các dãy số sau đây có thể là các bậc của mọi đỉnh của đồ thị nào đó không? Nếu có hãy vẽ một đồ thị như vậy. 1. 2, 2, 2, 3 2. 1, 2, 2, 3, 4 3. 2, 2, 4, 4, 4 4. 1, 2, 3, 4. 35 / 57 Bài tập ▶ Xét đồ thị G = (V,E), phần bù G của G là đồ thị có cùng tập đỉnh là V và tập cạnh là tất cả các cặp đỉnh phân biệt không kề nhau trong G. ▶ Giả sử G có n đỉnh và các bậc của nó là d1, d2, . . . , dn. Các bậc của G là gì? 36 / 57 Đồ thị chính quy ▶ Đồ thị mà trong đó mọi đỉnh đều có cùng bậc r được gọi là chính quy. Khi đó r|V| = 2|E|. ▶ Đồ thị Kn là đồ thị chính quy bậc n− 1. ▶ Đồ thị vòng Cn là đồ thị chính quy bậc 2. ▶ Đồ thị Qn là đồ thị chính quy bậc mấy ? 37 / 57 ae b d c 0 4 1 3 2 Hình: Đồ thị đầy đủ K5 và đồ thị chu trình C5 38 / 57 Bài tập Liệt kê các đồ thị chính quy bậc 4 (đôi một không đẳng cấu) với bảy đỉnh. 39 / 57 Bài tập Chứng minh rằng trong mọi đồ thị với ít nhất hai đỉnh luôn có hai đỉnh cùng bậc. 40 / 57 Nội dung Đồ thị và biểu diễn Một số đồ thị đặc biệt Đẳng cấu Bậc Đường đi và chu trình Định nghĩa Một hành trình trong đồ thị G là một dãy đỉnh v1, v2, . . . , vk, thỏa mãn vi và vi+1 kề nhau (với 1 ≤ i ≤ k− 1). a e b d c 42 / 57 Định nghĩa Hành trình mà trong đó mọi đỉnh đều khác nhau được gọi là đường đi . a e b d c 43 / 57 Đồ thị cộng tác ▶ Đỉnh: các tác giả ▶ Đỉnh a nối b nếu hai tác giả a và b viết chung bài báo. ▶ Số Erdös của nhà toán học m là đường đi ngắn nhất giữa m và Paul Erdös. 10.4 Connectivity 681 TABLE 1 The Number of Mathematicians with a Given Erdo˝s Number (as of early 2006). Erdo˝s Number Number of People 0 1 1 504 2 6,593 3 33,605 4 83,642 5 87,760 6 40,014 7 11,591 8 3,146 9 819 10 244 11 68 12 23 13 5 TABLE 2 The Number of Actors with a Given Bacon Number (as of early 2011). Bacon Number Number of People 0 1 1 2,367 2 242,407 3 785,389 4 200,602 5 14,048 6 1,277 7 114 8 16 game where participants where challenged to find a sequence of movies leading from each actor named to Kevin Bacon.We can find a number similar to a Bacon number using any actor as the center of the acting universe. ! Connectedness in Undirected Graphs When does a computer network have the property that every pair of computers can share infor- mation, if messages can be sent through one or more intermediate computers? When a graph is used to represent this computer network, where vertices represent the computers and edges represent the communication links, this question becomes:When is there always a path between two vertices in the graph? DEFINITION 3 An undirected graph is called connected if there is a path between every pair of distinct vertices of the graph. An undirected graph that is not connected is called disconnected. We say that we disconnect a graph when we remove vertices or edges, or both, to produce a disconnected subgraph. Thus, any two computers in the network can communicate if and only if the graph of this network is connected. EXAMPLE 4 The graph G1 in Figure 2 is connected, because for every pair of distinct vertices there is a path between them (the reader should verify this). However, the graph G2 in Figure 2 is not connected. For instance, there is no path in G2 between vertices a and d . ! We will need the following theorem in Chapter 11. 44 / 57 Đồ thị Hollywood ▶ Đỉnh: các diễn viên ▶ Diễn viên a nối với diễn viên b nếu a và b đóng chung một bộ phim ▶ Số Bacon của diễn viên c là đường đi ngắn nhất giữa c và Kevin Bacon. 10.4 Connectivity 681 TABLE 1 The Number of Mathematicians with a Given Erdo˝s Number (as of early 2006). Erdo˝s Number Number of People 0 1 1 504 2 6,593 3 33,605 4 83,642 5 87,760 6 40,014 7 11,591 8 3,146 9 819 10 244 11 68 12 23 13 5 TABLE 2 The Number of Actors with a Given Bacon Number (as of early 2011). Bacon Number Number of People 0 1 1 2,367 2 242,407 3 785,389 4 200,602 5 14,048 6 1,277 7 114 8 16 game where participants where challenged to find a sequence of movies leading from each actor named to Kevin Bacon.We can find a number similar to a Bacon number using any actor as the center of the acting universe. ! Connectedness in Undirected Graphs When does a computer network have the property that every pair of computers can share infor- mation, if messages can be sent through one or more intermediate computers? When a graph is used to represent this computer network, where vertices represent the computers and edges represent the communication links, this question becomes:When is there always a path between two vertices in the graph? DEFINITION 3 An undirected graph is called connected if there is a path between every pair of distinct vertices of the graph. An undirected graph that is not connected is called disconnected. We say that we disconnect a graph when we remove vertices or edges, or both, to produce a disconnected subgraph. Thus, any two computers in the network can communicate if and only if the graph of this network is connected. EXAMPLE 4 The graph G1 in Figure 2 is connected, because for every pair of distinct vertices there is a path between them (the reader should verify this). However, the graph G2 in Figure 2 is not connected. For instance, there is no path in G2 between vertices a and d . ! We will need the following theorem in Chapter 11. 45 / 57 Định nghĩa Ta ký hiệu x ∼ y nếu hai đỉnh x và y trong G có thể nối với nhau bằng một đường đi. Có nghĩa rằng, tồn tại một đường đi v1, v2, · · · , vk trong G với x = v1 và y = vk. a e b d c 46 / 57 Dễ thấy, quan hệ ∼ là quan hệ tương đương trên tập đỉnh V của G. Vậy thì V được phân hoạch thành các lớp tương đương rời nhau. Hai đỉnh nằm trong cùng một lớp nếu giữa chúng có đường đi, và trong hai lớp khác nhau nếu không có đường đi. Ví dụ Với đồ thị bên, ta có phân hoạch: V = Vđỏ ∪ Vxanh a b c d e f 47 / 57 Định nghĩa Giả sử G = (V,E) là một đồ thị và phân hoạch của V tương ứng với quan hệ tương đương ∼ là V = V1 ∪V2 ∪ · · · ∪ Vr. Ký hiệu Ei (với 1 ≤ i ≤ r) là các tập con của E bao gồm các cạnh với đầu mút nằm trong Vi. Vậy thì các đồ thị Gi = (Vi,Ei) được gọi là các thành phần liên thông của G. Ta nói G liên thông nếu nó chỉ có một thành phần liên thông. 48 / 57 Ví dụ Đồ thị dưới đây không liên thông. Nó có hai thành phần liên thông. a b c d e f 49 / 57 Bài tập Tìm số thành phần liên thông của đồ thị với danh sách kề là a b c d e f g h i j f c b h c a b d a a i g e g i c f f j g j e 50 / 57 Bài tập Đồ thị mô tả bữa tiệc của bà April có bao nhiêu thành phần liên thông? 51 / 57 Định nghĩa Một hành trình v1, v2, · · · , vr+1 trong đó mọi đỉnh đều phân biệt ngoại trừ v1 = vr+1 được gọi là một chu trình. Vì nó có r đỉnh phân biệt và r cạnh nên ta cũng thường gọi nó là r-chu trình, hay chu trình độ dài r. a e b d c 52 / 57 Bài tập ▶ Hình dưới đây thể hiện các địa điểm thú vị trên đảo Wanda và đường đi giữa chúng. ▶ Hãy tìm đường đi trên đảo để thăm mỗi địa điểm đúng một lần và trở về vị trí xuất phát. p q s tr u 53 / 57 Bài tập Hãy tìm cách để đi hết các con đường, mỗi đường đúng một lần. Địa điểm bắt đầu và kết thúc có thể khác nhau. p q s tr u 54 / 57 Định nghĩa ▶ Chu trình chứa mọi đỉnh của đồ thị gọi là chu trình Hamilton. ▶ Hành trình dùng mỗi cạnh đúng một lần gọi là hành trình Euler . 55 / 57 Bài tập Tìm chu trình Hamilton của đồ thị tạo bởi các đỉnh và cạnh của khối lập phương. 10.7 Planar Graphs 719 FIGURE 2 The Graph K4. FIGURE 3 K4 Drawn with No Crossings. FIGURE 4 The GraphQ3. FIGURE 5 A Planar Representation ofQ3. DEFINITION 1 A graph is called planar if it can be drawn in the plane without any edges crossing (where a crossing of edges is the intersection of the lines or arcs representing them at a point other than their common endpoint). Such a drawing is called a planar representation of the graph. A graph may be planar even if it is usually drawn with crossings, because it may be possible to draw it in a different way without crossings. EXAMPLE 1 Is K4 (shown in Figure 2 with two edges crossing) planar? Solution: K4 is planar because it can be drawn without crossings, as shown in Figure 3. ! EXAMPLE 2 IsQ3, shown in Figure 4, planar? Solution: Q3 is planar, because it can be drawn without any edges crossing, as shown in Figure 5. ! We can show that a graph is planar by displaying a planar representation. It is harder to show that a graph is nonplanar. We will give an example to show how this can be done in an ad hoc fashion. Later we will develop some general results that can be used to do this. EXAMPLE 3 Is K3,3, shown in Figure 6, planar? Solution: Any attempt to draw K3,3 in the plane with no edges crossing is doomed. We now showwhy. In any planar representation ofK3,3, the vertices v1 and v2 must be connected to both v4 and v5. These four edges form a closed curve that splits the plane into two regions, R1 and R2, as shown in Figure 7(a). The vertex v3 is in either R1 or R2. When v3 is in R2, the inside of the closed curve, the edges between v3 and v4 and between v3 and v5 separate R2 into two subregions, R21 and R22, as shown in Figure 7(b). v1 v2 v6 v3 v5v4 FIGURE 6 The Graph K3,3. v1 v4 v5 v2 v1 v4 v5 v2 v3R2 R1 R1 R21 (a) (b) R22 FIGURE 7 Showing that K3,3 Is Nonplanar. 56 / 57 Bài tập Năm tới, Dr Chunner và Dr Dodder định đi thăm đảo Mianda. Các địa điểm hấp dẫn và đường đi nối giữa chúng được biểu diễn bởi đồ thị có danh sách kề là 0 1 2 3 4 5 6 7 8 1 0 1 0 3 0 1 0 1 3 2 3 2 5 4 5 2 3 5 6 7 4 6 7 6 5 7 8 8 8 8 7 ▶ Liệu họ có thể tìm đường đi trên đảo để thăm mỗi địa điểm đúng một lần và trở về vị trí xuất phát? ▶ Liệu họ có thể tìm cách để đi hết các con đường, mỗi đường đúng một lần; địa điểm bắt đầu và kết thúc có thể khác nhau? 57 / 57